使用awk将列中的NULL替换为NA - 腾讯云开发者社区

Awk 自动将提供给它的输入行划分为字段，一个字段可以定义为一组字符，这些字符通过内部字段分隔符与其他字段分开。...Awk 中的默认 IFS 是制表符和空格。...Awk: 遇到输入行时，根据定义的IFS，第一组字符为field one，访问时使用 1，第二组字符是字段二，使用访问 2，第三组字符是字段三，使用访问为了更好地理解这个 awk 字段编辑，让我们看看下面的例子...需要注意并始终记住的一件重要事情是使用($)inAwk 不同于它在 shell 脚本中的使用。...在 shell 脚本()中用于访问变量的值，而在Awk () 它仅在访问字段内容时使用，而不用于访问变量值。

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如何使用Excel将某几列有值的标题显示到新列中

如果我们有好几列有内容，而我们希望在新列中将有内容的列的标题显示出来，那么我们怎么做呢？ Excel - TEXTJOIN function 1....- - - - 4 - - - 在开始，我们曾经使用INDEX + MATCH的方式，但是没有成功，一直是N/A https://superuser.com/questions/1300246/if-cell-contains-value-then-column-header...所以我们后来改为TEXTJOIN函数，他可以显示值，也可以显示值的标题，还可以多个列有值的时候同时显示。

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常用的运维工具：基本的命令行工具详解（grep, awk, sed）

本文将详细介绍三种常用的命令行工具——grep、awk和sed，帮助读者更好地理解和应用这些工具。...基本用法# 打印文件中的所有行awk '{print}' filename# 示例：打印文件example.txt中的所有行awk '{print}' example.txt常用操作打印特定列# 打印文件中的第一列...基本用法# 替换文件中的第一个匹配项sed 's/pattern/replacement/' filename# 示例：将文件example.txt中的第一个"error"替换为"warning"sed...:"sed '/error/i\WARNING:' example.txt四、运维中的命令行工具应用运维工程师在日常工作中需要频繁使用grep、awk和sed等命令行工具，进行日志分析、数据处理和系统管理..."的行sed '/DEBUG/d' /var/log/syslog数据处理# 打印CSV文件中的第一列awk -F, '{print $1}' data.csv# 计算CSV文件中第二列的平均值awk

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python-使用pygrib将已有的GRIB1文件中的数据替换为自己创建的数据

前言希望修改grib中的变量，用作WRF中WPS前处理的初始场 python对grib文件处理的packages python中对于grib文件的处理方式主要有以下两种库： 1、pygrib 2、xarray...：cf2cdm 将cfgrib样式的Dataset转换为经典的ECMWF坐标命名的形式 >>> import cf2cdm >>> ds = xr.open_dataset('era5-levels-members.grib...问题解决：将滤波后的数据替换原始grib中的数据再重新写为新的grib文件 pygrib写grib文件的优势在于，写出的grib文件，基本上会保留原始grib文件中的信息，基本的Attributes等也不需要自己编辑...，会直接将原始文件中的信息写入替换的大致思路如下： replace_data = np.array(data) #你想替换的数据 with pygrib.open(grbfile) as grbs...'.grib','wb') for i in range(len(sel_u_850)): print(i) sel_u_850[i].values = band_u[i] #将原始文件中的纬向风数据替换为滤波后的数据

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R语言中的特殊值及缺失值NA的处理方法

NA可以被强制转换为任意其他数据类型的向量。 > a NA > class(a) [1] "logical" > length(a) [1] 1 可以采用is.na()进行判断。...如数据框df共有1000行数据，有10行包含NA，不妨直接采用函数na.omit()来去掉带有NA的行，也可以使用tidyr包的drop_na()函数来指定去除哪一列的NA。...drop_na(df,X1) # 去除X1列的NA 2 填充法用其他数值填充数据框中的缺失值NA。...replace_na(df$X1,5) # 把df的X1列中的NA填充为5 2.3 fill() 使用tidyr包的fill()函数将上/下一行的数值填充至选定列中NA。...fill(df,X1,.direction = "up") # 将NA下一行的值填充到df的X1列中的NA 除此之外，类似原理的填充法还有均值填充法（用该变量的其余数值的均值来填充）、LOCF（last

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106-R可视化30-底层绘图系统grid学习之重头创建ggplot对象之一

通过coord 将数据转换为对应坐标轴的数值，目测这里ggplot 也提供了接口，我们后面可以直接在构建grid 对象时直接调用转换后结果中的内容，比如x,y 等aesthetics。...而geom_* or stat_* 创建的对象相当于替我们配置了这些参数的默认值。...这里我们将ggplot2::layer 外面再包装一层函数，设置好默认值： geom_mypoint NULL, data = NULL, stat = "identity...，这样的方法虽然在透明度上没有什么问题，不过如果是在其他分类时，比如说按照列对shape 进行区分，则在分面是可能会有一些问题。...这又改如何把data 中的对应列给到图像呢？只能先在此处停顿一下了。下一部分我们继续介绍剩下的内容。

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Pandas 数据类型概述与转换实战

对于 pandas 来说，它会在许多情况下自动推断出数据类型尽管 pandas 已经自我推断的很好了，但在我们的数据分析过程中，可能仍然需要显式地将数据从一种类型转换为另一种类型。...() 使用 astype() 函数将 pandas 数据列转换为不同类型的最简单方法是使用 astype()，例如，要将 Customer Number 转换为整数，我们可以这样调用它： df['Customer...看起来很简单，让我们尝试对 2016 列做同样的事情，并将其转换为浮点数：同样的，转换 Jan Units 列转换异常了~ 上面的情况中，数据中包含了无法转换为数字的值。...python 的字符串函数去除“$”和“,”，然后将值转换为浮点数也许有人会建议使用 Decimal 类型的货币。...但这不是 pandas 中的内置数据类型，所以我们使用 float 方法现在我们可以使用 pandas 的 apply 函数将其应用于 2016 列中的所有值 df['2016'].apply(convert_currency

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Python库的实用技巧专栏

list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines=True, 那么header参数忽略注释行和空行, 所以header...=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."...#QNAN", "N/A", "NA", "NULL", "NaN", "nan" keep_default_na: bool 如果指定na_values参数, 并且keep_default_na=False...: bool 如果设定为True并且parse_dates可用, 那么pandas将尝试转换为日期类型, 如果可以转换, 转换方法并解析。

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如何使用plink进行二分类性状的GWAS分析并计算PRS得分

-0.0717307965 1451 NA12776 Yes -0.0865534231 13291 NA07435 Yes -0.104468725 上面数据中，个体的PRS为正值，说明风险高，...---- 正文 ---- 数据使用GWAS分析教程中的数据。 HapMap_3_r3_1.bed HapMap_3_r3_1.bim HapMap_3_r3_1.fam 1....对base数据进行GWAS分析这里，将性别作为协变量，将PCA的3个值作为协变量，进行GWAS分析，把表型数据单独提取出来。...1418 NA12273 -0.0388465 -0.00396318 -0.204234 「将性别和PCA合并为协变量：」 awk '{print $3,$4,$5}' plink.eigenvec...5. target计算PRS 这里，将target，分别提取性别和pca信息，表型数据，并将ped中的表型数据定义为-9（缺失）。

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R语言基础-数据清洗函数pivot_longer

= NULL, values_transform = NULL, ...)参数data：自己所需要转换的数据集cols：要转换为更长格式的列。...names_to：一个字符向量，指定要根据存储在 cols 指定的数据的列名中的信息创建一个或多个新列。如果长度为 0，或者如果提供了 NULL，则不会创建任何列。...names_transform, values_transform：（可选）列名-函数对的列表。或者，可以提供一个函数，该函数将应用于所有列。如果您需要更改特定列的类型，请使用这些参数。...如果列重复，默认值“check_unique”会出错。使用“minimal”允许在输出中重复，或“unique”通过添加数字后缀来消除重复。...values_drop_na：如果为 TRUE，将删除 value_to 列中仅包含 NA 的行。这有效地将显式缺失值转换为隐式缺失值，并且通常仅应在数据中的缺失值由其结构创建时使用。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

使用分块加载通过将一个大问题分成一堆小问题，一些工作负载可以通过分块来实现。例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。...使用分块通过将一个大问题分解为一堆小问题，可以使用分块来实现某些工作负载。例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。...=object 的列中的值所使用的内存。...然而，这种选择的缺点是将缺失的整数数据强制转换为浮点类型，如整数 NA 支持中所示。...这些提升总结在这个表中：类型类用于存储 NA 的提升数据类型浮点数无变化对象无变化整数转换为 float64 布尔值转换为对象整数 NA 支持在 NumPy 中没有从头开始构建高性能

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R语言学习-矩阵

（data = NA，nrow = 1,ncol = 1,byrow = FALSE,dimnames = NULL）; data表示要处理的数据（向量） nrow表示行 ncol表示列 byrow表示是否按行排列...，默认是列排 dimnames表示行与列的名字，默认是没有的，要使用列表设置 > mydata 列 > mydata...使用下标和中括号来选择矩阵中的行或列或元素，矩阵名+中括号，中括号里面写需要的行与列例如，设置一个矩阵，名字为mymatrix，5行5列 > mymatrix NA 数据结构的查看可以使用class（）函数查看数据结构，如何判断对象是否是矩阵呢？...1.使用attributes（）函数，若是矩阵返回一个维度，若不是，返回NULL值 > fa 列 > attributes(fa) $dim

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csvtk：高效命令行版极简dplyr

它凭借自己的特点，让命令行里的文本处理更容易。 csvtk 的特点之一是对 header 的识别和处理，它可以让你省去很多原本在使用 awk 等命令时针对 header 行的代码。...+ 格式转化类 pretty 可以让 csv 变成漂亮的对齐易读表格 + transpose 类似于 R 中的 t() 对数据进行转置 csv2json 则可以让数据转换为 json 格式 csv2md...filter2 按照数学表达式筛选，约等于 lunix 中的 awk，复杂版 + join 按照字段合并多个文件，类似于 linux 的 join split 按照某列值拆分文件，也就是分组保存为多个文件...+ mutate 对某一列进行正则表达处理增加新的一列 mutate2 对多列进行 awk 类似的字符和数学表达式处理，增加新列 + gather 类似于 dplyr 中的 gather() 函数，数据...中的 filter2 支持使用复杂条件筛选数据，类似于 awk。

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Linux性能检查命令总结

-na|awk'{print $6}'|sort |uniq -c |sort -nr 看tcp各个状态数量 netstat -i 查看网络错误 ss state ESTABLISHED| wc...'| wc -l 统计log中301、302状态码的行数，$8表示第八列是状态码，可以根据实际情况更改常用于应用故障定位 grep 'wholesaleProductDetailNew' cookie_log...| awk '{if($10=="200")}'print}' | awk 'print $12' | more 打印包含特定数据的12列数据 grep "2017:05:22" cookielog...| awk '($12>0.3){print $12 "--" $8}' | sort > 目录地址对apache或者nginx访问log进行响应时间排序，$12表示cookie log中的12列表示响应时间...通常和jmap -permstat /opt/**/java gcore.bin 一起使用，将core dump转换成heap dump -XX:HeapDumpPath=/home/logs -Xloggc

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驴的单细胞数据基因ID如何转换？

那么，我们就需要去这个数据库下载这个物种对应的gtf文件进行ID与Symbol关系提取，而这个小技巧也是我们《转录组测序分析专题》中重点讲过的知识点：参考基因组注释文件介绍：每一列的含义：第九列的具体含义...：课上专门针对这个文件的练习：R版本 rm(list=ls()) ## 使用西湖大学的 Bioconductor镜像 # options(BioC_mirror="https://mirrors.westlake.edu.cn...，我们上课讲解的是人这个物种，现在换为驴：首先先去下载驴的gtf文件：在这个页面搜索：donkey https://www.ensembl.org/info/about/species.html 进入...#id2name na.omit(id2name) loc na(id2name$gene_name)) id2name[loc,2] <- id2name[loc,1]...head(id2name) 对应关系：这里的基因id有很多没有symbol，没有symbol的我使用gene_id进行了替补。

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pandas读取表格后的常用数据处理操作

这篇文章其实来源于自己的数据挖掘课程作业，通过完成老师布置的作业，感觉对于使用python中的pandas模块读取表格数据进行操作有了更深层的认识，这里做一个整理总结。...，取值使用的函数是ix。...#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '', 转换为NaN，且na_values...#QNAN', '#N/A N/A','#N/A', 'N/A', 'NA', '#NA', 'NULL', 'NaN', '-NaN', 'nan', '-nan', '' keep_default_na...可以用于替换数量方向的控制我们这里根据需求，最简单的就是将需要修改的这一列取出来进行修改，之后对原数据进行列重新赋值即可 name_columns = [' ','名字','类型', '城市', '地区

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玩转数据处理120题｜R语言版本

R解法 # 默认是6行，可指定行数 head(df,5) 23 数据计算题目：将salary列数据转换为最大值与最小值的平均值难度：⭐⭐⭐⭐ 期望输出 ?...列时间转换为月-日难度：⭐⭐⭐ 期望输出 ?...# 这个包的结果呈现非常有趣 library(mice) md.pattern(df) 46 数据转换题目：将salary列类型转换为浮点数难度：⭐⭐⭐ R解法 as.double(df2$salary...：从CSV文件中读取指定数据难度：⭐⭐ 备注从数据1中的前10行中读取positionName, salary两列 R语言解法 #一步读取文件的指定列用readr包或者原生函数都没办法 #如果文件特别大又不想全部再选指定列可以用如下办法...#基本思想先读取较少的数据获取列名 #给目标列以外的列打上NULL导致第二次读取文件时NULL列丢失即可 res <- read.csv('数据1.csv',encoding = 'GBK',nrows

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python数据处理 tips

在本文中，我将分享一些Python函数，它们可以帮助我们进行数据清理，特别是在以下方面：删除未使用的列删除重复项数据映射处理空数据入门我们将在这个项目中使用pandas，让我们安装包。...df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。删除未使用的列根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...此列中缺少3个值：-、na和NaN。pandas不承认-和na为空。在处理它们之前，我们必须用null替换它们。...()将-，na替换为null。...在该方法中，如果缺少任何单个值，则整个记录将从分析中排除。如果我们确信这个特征（列）不能提供有用的信息或者缺少值的百分比很高，我们可以删除整个列。

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16. R编程（二：基本数据类型及其操作之因子、矩阵、数据框和列表）

添加行到matrix 使用rbind()，操作同cbind() 加和 colSums() 或 rowSums() 选择矩阵中的元素 matrix[x, y] ，x表示行，y表示列 martix[1:2,2...df[c(1,3),1:2] 通过条件语句获得信息可以直接将提取的列或行直接按照向量的用法进行条件取值。...> a <- c(100, 10, 1000) > order(a) [1] 2 1 3 处理缺失值 na.omit(df) ，直接将含有缺失值的行去除。...test2 <- read.csv("excise.csv") # 3.使用函数，查看test2的列名。 colnames(test2) # 4.使用函数，查看test2的行数和列数。...nrow=3) #1.统计iris最后一列有哪几个重复值，分别重复了多少次 table(iris[,ncol(iris)]) #2.提取iris的前4列，并转换为矩阵，赋值给test。

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「R」用purrr实现迭代

，因此将代码提取出来，转换为一个函数： col_mean = function(df) { output = vector("double", length(df)) for ( i in...接下来我们将学习和使用purrr包，它提供的函数可以替代很多常见的for循环应用。R基础包中的apply应用函数族也可以完成类似的任务，但purrr包的函数更一致，也更容易学习。...使用purrr函数替代for循环的目的是将常见的列表问题分解为独立的几部分：对于列表的单个元素，我们能找到解决办法吗？如果可以，我们就能使用purrr将该方法扩展到列表的所有元素。...x值，或者使用y中的正常结果进行一些处理： is_ok = y$error %>% map_lgl(is_null) x[!...> #> 2 Mary NA F A 这里我们使用reduce结合dplyr中的full_join()将它们轻松合并为一个数据框。

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使用awk打印文件中的字段和列

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